用Redis缓存来搞数据统计，速度快又省资源，感觉挺实用的吧

行，那咱们就直接聊聊用Redis做数据统计这事儿，确实，就像你说的，速度快又省资源，在很多场景下特别实用，你别看它只是个内存数据库，玩起统计来,很多传统数据库还真比不上。

为啥想到用Redis？传统方法有点“笨重”

咱们先回想一下最传统的做法，比如你运营一个App或者网站，想统计一下今天有多少活跃用户，最直接的办法，可能就是让后端服务每次收到用户请求，都往MySQL这类关系型数据库里插一条记录，或者更新一下某个用户的最后活跃时间，等到晚上要出报表了，再写一条挺复杂的SQL语句，SELECT COUNT(DISTINCT user_id) FROM log_table WHERE date = '，这么搞,有两个明显的问题：

第一，对数据库压力太大，每一个用户行为都意味着一次数据库的写操作，用户量一上来，比如每秒有几千上万个请求，数据库可能就扛不住了，容易成为整个系统的瓶颈，跑那种统计查询本身也很耗资源，尤其是数据量大的时候,一个复杂的查询可能会拖慢其他正常业务的操作。

第二，不够灵活，速度慢，老板或者产品经理可能随时想看一眼实时数据，过去5分钟新增了多少用户？”，你要是每次都去扫一遍巨大的日志表，等结果出来，可能好几分钟都过去了，完全谈不上“实时”。

这时候，Redis的优势就体现出来了，因为它把数据都放在内存里，读写速度极快，每秒处理个十万、百万次请求都很轻松，用它来做实时统计,就像是把笨重的大卡车换成了灵活的跑车。

Redis搞统计的几种“法宝”

Redis不是一种单一的数据结构，它提供了好几种不同的“小工具”，针对不同的统计需求,可以选用最合适的那一个。

1. 计数：最简单的，用 INCR 命令 这是最直白的，比如你想统计网站的总访问量，不用想得太复杂，就在Redis里设置一个键，total_visits，每次有人访问网站，就让程序执行一个 INCR total_visits 命令，这个命令会把值加1，并且是原子性的，也就是说即使有很多人同时访问，也不会出现计数错误，你要看总数，直接 GET total_visits，瞬间就拿到结果了，这比往数据库里插一条记录再COUNT(*)快太多了。

2. 统计独立用户数：用 HyperLogLog 刚才那个是统计总量，但如果我想统计的是“今天有多少独立用户访问过”（也就是UV），用INCR就不行了，因为同一个用户访问多次只能算一次，这时候HyperLogLog就派上用场了，它是个有点“神奇”的数据结构，专门用来估算基数的（就是不重复元素的个数），它的最大优点是极其节省空间，你可能只需要耗费12KB左右的内存，就能统计接近2^64个不重复元素，而且误差率还很低，不到1%。 用法也很简单，用户访问时，执行 PFADD daily_uv user_id123，晚上统计时，用 PFCOUNT daily_uv 就能得到估算的独立用户数，对于绝大多数需要看个趋势的业务场景，这个精度完全够用了，要是用数据库存每个用户的访问记录再去重,存储成本和计算成本都高得多。

3. 维护排行榜：用 Sorted Set（有序集合） 比如你要做一个游戏，统计玩家的积分排行榜。Sorted Set简直是为此而生的，每个玩家ID是成员（member），他的积分就是分数（score），玩家得分时，用 ZADD leaderboard score player_id 来添加或更新分数，要看排行榜？ZREVRANGE leaderboard 0 9 立刻就能列出前十名，它内部是用跳跃表实现的，就算数据量很大,排序和取排名的速度也飞快。

4. 实时分析数据分布：用 Bitmap（位图） 这个更省内存，比如你想统计用户的一些布尔型属性，像“用户是否完成过某个任务”、“用户是否具有某个标签”，你可以为每一天创建一个很大的Bitmap，每一位代表一个用户ID，如果用户今天活跃了，就把他对应的那一位设为1，这样，你想知道今天有多少用户活跃，一个 BITCOUNT daily_active 命令就搞定了，想查询某个用户这周是否每天都活跃，也可以用位运算快速得出，Bitmap在存储真假值时,效率非常高。

需要注意的地方

用Redis做统计也不是完美的,有几个点得留心：

• 数据持久化问题：Redis数据主要在内存里，虽然它有持久化机制（RDB快照和AOF日志），但毕竟不像硬盘那么“牢靠”，通常的做法是，用Redis做实时、在线的快速统计和查询，同时定期（比如每小时、每天）把结果同步到MySQL等传统数据库里做永久存储和更复杂的离线分析，两者结合,扬长避短。
• 精度问题：像HyperLogLog这样的工具，它给出的是近似值，不是100%精确，如果业务要求分毫不差,那可能就不太适合。
• 数据结构选择：用之前得想清楚，你的统计需求到底是什么,选错了数据结构可能效果适得其反。

总结一下

用Redis来做数据统计，核心思路就是“空间换时间”和“利用合适的数据结构”，它把那些频繁、琐碎的统计计算任务，从沉重的传统数据库身上卸下来，通过内存操作快速完成，让你能实时地看到业务数据的变化，对于需要快速反应、高并发场景下的统计需求，比如实时在线人数、分钟级监控、排行榜、用户标签统计等，Redis确实是一个非常实用且高效的工具，感觉它实用,那是因为它真的解决了很多实际开发中的痛点。